2 空洞卷积 一句话概括空洞卷积：调整感受野（多尺度信息）的同时控制分辨率的神器。...(1) 控制感受野 下图是空洞卷积结构的示意图，从左到右比率（rate）分别为1、6和24，比率可以粗暴理解为卷积核内相邻两个权重之间的距离。...(2) 控制分辨率 除了维持空间分辨率，空洞卷积也可以像标准卷积一样通过设置输出步长（output_stride）实现输出特征图分辨率的控制。...可见，在极端条件下，当空洞卷积的比率接近特征图空间尺寸时，一个3x3的卷积核就退化成了1x1的卷积核。...1:1:1的比率要好； 加上多尺度输入和左右翻折数据效果更好； 用MS COCO下预训练的模型效果更好。
本节学习目标 解决模型重叠时,画面重叠问题 开始吧 你可能遇到了下面这种情况 gif.gif 问题分析 第一个问题是渲染顺序错落 画面交错的问题 NO.1-解决渲染顺序错落的问题 指定每个模型的渲染顺序...boxNode.renderingOrder = index+i; 运行结果如下 gif6.gif NO.2- 解决画面撕裂渲染错乱的问题 由于系统自动会将上一次渲染的结果写入到深度缓冲区中导致...,下一帧渲染时,没有及时清理该位置的颜色导致 box.firstMaterial.writesToDepthBuffer = false; 运行结果如下 gif7.gif 本节内容分享到这里,希望你帮助到各位
之前介绍了好几篇QQ图和曼哈顿图的绘制GWAS的曼哈顿图和QQ图diamante，GWAS分析QQ图挺好，曼哈顿图没有显著性，如何调整阈值，今天介绍一下多个性状或者多个模型的QQ图和曼哈顿图如何绘制。...多性状的QQ图： 多性状的曼哈顿图： 1，多性状曼哈顿图应用场景 场景一：多环境的数据，一般分开进行分析，结果就是同一个性状在多个环境中有多个结果，如果想把结果合并到一个图中，这就需要多性状曼哈顿图，...场景二：同一个性状，使用多个模型，比如GLM、MLM、Farmcpu等，想把同一个性状不同的模型放在一起，也可以用多性状曼哈顿图。...2，如何准备数据 我们这里使用的包是 CMplot，数据格式可以用Excel进行整理： 第一列是SNP名称，如果没有，可以用染色体+物理位置表示 第二列是染色体编号 第三列是物理位置 第四列以后，就是每个性状的...GWAS分析的Pvalue值，比如trait1就是trait1性状的P值，trait2就是trait2性状的P值，等等 3，代码介绍 将上面的数据整理好之后，使用下面的数据进行分析： library(
本节学习内容 1.降低锯齿闪烁 2.如何让模型重叠时不闪烁 下面我们正式开始 问题1: 为什么差生锯齿?...由于高分辨率下的来源信号或连续的模拟信号能够存储较多的数据，但在通取样]时将较多的数据以较少的数据点代替，部分的数据被忽略造成取样结果有损，使机器把取样后的数字信号转换为人类可辨别的模拟信号时造成彼此交叠且有损...,在3D绘图时，每个图形由像素组成，每段瞬间画面由[帧]组成，因为屏幕上的像素有限，如果要表现出多边形的位置时，因技术所限，使用绝对坐标定位法是无法做到的，只能使用在近似位置采样来进行相对定位 Scenekit...中采用的解决方案 多重采样抗锯齿,具体是MSAA只对Z缓存[Z-Buffer]和模板缓存(Stencil Buffer)中的数据进行超级采样抗锯齿的处理。...可以简单理解为只对多边形的边缘进行抗锯齿处理
人工构造特征的一个主要问题是特征的复杂性受到了研究院的耐心和想象力的限制。在下一节里，我们将会看到如何训练卷积神经网络来完成同样的任务，更精细地表征相同的数据集。...然而，由于深度学习研究员并没有明确指定网络模型该如何处理给定的数据集，新的问题就产生了：我们如何理解卷积神经网络的行为？ ? 理解卷积神经网络模型的操作就需要解释各层网络的特征行为。...去卷积网络模型 当我们用指定数据集训练得到一个模型后，往往希望给出一张图片和某个类别，然后想从模型中得到诸如“我们该如何改变这张图片使其看起来更像是属于那个类别的”之类的答案。...下图展示的是我们用去卷积模型对Lena照片的处理结果，显示了我们该如何修饰Lena图片使其更像一张色情图片（作者注：这类使用的去卷积模型需要传入一张正方形的图片 —— 我们将Lena的完整图片填补成合适的尺寸...最后，我们机智地在确定是色情图片的数据集上运行去卷积模型，确保模型学到的特征真的和明显的nsfw所对应： ? 这里，我们能清楚地看到卷积模型正确地学到了男女生殖器等器官 —— 我们模型应该标识的部位。
; //扩展AcceptEx指针 }SOCKET_OBJ,*PSOCKET_OBJ; 所有重叠IO提交到特定的套接字上，释放对应套接字对象，必须保证此套接字再没有重叠IO，即nOutstandingOps...IO的所有属性 typedef struct _BUFFER_OBJ{ OVERLAPPED ol;//重叠结构 char *buff;//使用的缓冲区 int nLen;//...IO--------------------- 投递IO之后，线程在重叠IO事件上等待，一旦IO事件对象受信，等待函数就会返回 提交接受连接的BUFFER_OBJ对象代码： BOOL PostAccept...对象代码： BOOL PostRecv(PBUFFER_OBJ pBuffer){ //设置IO类型，增加套接字上的重叠IO计数 pBuffer->nOperation = OP_ACCEPT...} return TRUE; } 发送数据额BUFFER-obj对象代码： BOOL PostSend(PBUFFER_OBJ pBuffer){ //设置IO类型，增加套接字上的重叠
卷积神经网络的卷积核大小、卷积层数、每层map个数都是如何确定下来的呢？...在达到相同感受野的情况下，卷积核越小，所需要的参数和计算量越小。 具体来说。卷积核大小必须大于1才有提升感受野的作用，1排除了。...多说几句，每一层卷积的channel数和网络的总卷积层数，构成了一个巨大的超参集合，这个超参集合里的最优组合，很可能比目前业界各种fancy的结构还要高效。...那么, 你要开始反思自己了, 模型的输入输出是不是有问题? 要不要检查自己的代码(永远不要怀疑工具库, 除非你动过代码)? 模型解决的问题定义是不是有问题? 你对应用场景的理解是不是有错?...你调完这个模型说不定过两天这模型就扔掉了. 机器, 机器, 机器. Google的inception论文, 结构要好好看看. 一些传统的方法, 要稍微了解了解.
什么是卷积？ 如图： image.png 详细见卷积介绍。 1x1的卷积如何实现模型压缩 对于channel为1的图像，没有作用，对于大于1的图像就凸显作用了。...如果卷积核为5x5x32时候，参数量是：（5x5x32 + 1）x 192 = 153792。...image.png 中间加入一层1x1的卷积，降低输入的channel，再使用同样卷积核，参数量为： (1x1x16+ 1)x192 + (5x5x32 + 1)x16 = 16080，降低为原来：十分之一...image.png 因此这1x1的卷积核也被称为瓶颈层（bottleneck layer）。 性能？...1x1的卷积和被广泛应用，合理的构建bottleneck layer，可以显著减少参数，加速训练，且不降低网络性能，具体见吴恩达课程，youtobe，网易云课程。
第三，VGG首先训练浅网络结构，然后利用训练好的浅层网络，初始化深层网络，网络深度逐步加深（图1.1中ABCDE的深度逐步增加），可以说VGG网络将模型初始化用到了极致。...图2.1 VGG参数量 VGG模型的参数量接近AlexNet的3倍（其参数量如图2.1所示），大部分参数集中在第一个fc层，因为经过之前的特征提取网络，第一个fc层输入特征图尺度为7*7，所以第一个fc...在ILSVRC分类任务中，GoogLeNet使用7个模型集成，每张图片做144个随机裁剪的方法，达到了比VGG更高的分类精度，但7个模型的参数量依然小于VGG。...图5.1 DenseBlock 图中不同颜色表示不同中间层的输出特征图，最后的Transition Layer则是由BN+卷积层构成，其目的是为了对最后级联起来的特征图做信息交流和融合，同时控制DenseBlock...图5.2 DenseNet 总结 从2012年始，卷积神经网络的模型结构开始了飞速的发展，笔者仅仅谈到了几个经典的网络结构，但同样还有一些小而精巧的网络结构没有涉及，比如MobileNet，ShuffleNet
本文在预训练微调范式下对基于卷积的Seq2Seq模型进行了全面的实证评估。...本文发现： （1）预训练过程对卷积模型的帮助与对Transformer的帮助一样大； （2）预训练的卷积模型在模型质量和训练速度方面在某些场景中是有竞争力的替代方案。...卷机模型 （2）卷积模型如果通过预训练或者其他方式是否能够和Transformer模型对抗，什么情况下卷积模型表现好？...（3）使用预训练的卷积模型比预训练的Transformer有什么好 处（如果有的话）？卷积比基于自注意的Transformer更快吗？...，卷积模型的效果都是要优于Transformer的。
解决这个问题的主要挑战是： 如何在一堆物体中找到抓取物：当物体处于杂乱无章的堆中时，物体之间存在重叠，遮挡和堆叠，这使得抓取检测非常困难。...如何知道每个抓取属于哪个对象：在获取抓取之后，由于重叠而将检测到的抓取与相应的对象匹配是困难的。 最近的作品专注于单个物体场景中的抓取检测。...我们在抓取探测器和RoI汇集特征图之间添加卷积层的原因是，对一个特定目标的抓取的检测不同于仅检测抓取，这需要更大的接收场以防止属于不同对象的抓取的混淆。额外的卷积层可以扩大神经元的接收场。...Sergey等人建立了CNN模型，用于预测抓取器的抓取成功率，实现基于视觉的抓取连续伺服控制与CEM算法相结合，在机器人运动空间中进行搜索。...这些结果表明，我们的模型可以推广到具有杂乱对象的复杂场景，以掌握特定目标。 ?
在图数据库中训练GCN模型，可以利用图数据库的分布式计算框架现实应用中大型图的可扩展解决方案 什么是图卷积网络？ 典型的前馈神经网络将每个数据点的特征作为输入并输出预测。...遵循Kipf和Welling [1]的GCN模型，我们可以使用具有一个隐藏层的神经网络通过以下步骤来预测论文的主题： ? ? 图1.图卷积网络的体系结构。每个顶点vi在引用图中代表一个论文。...如何在图形数据库中训练GCN模型 在本节中，我们将在TigerGraph云上（免费试用）提供一个图数据库，加载一个引用图，并在数据库中训练GCN模型。...运行训练查询 该查询使用与Kipf和Welling [1]中使用的相同的超参数训练图卷积神经网络。具体而言，使用第一层的交叉熵损失，dropout和L2正则化（5e-4）评估模型。...在本文中，我们将说明GCN如何将每个节点的特征与图特征结合起来以提高图中的节点分类的准确性。我们还展示了使用TigerGraph云服务在引文图上训练GCN模型的分步示例。
首先，卷积网络认知图像的方式不同于人类。因此，在图像被卷积网络采集、处理时，需要以不同方式思考其含义。 卷积网络将图像视为体，也即三维物体，而非仅用宽度和高度测量的平面。...这是因为，彩色数字图像具有红－绿－蓝（RGB）编码；通过将这三色混合，生成人类肉眼可见的色谱。卷积网络将这些图像作为彼此独立、逐层堆叠的三层色彩进行收集。 故而，卷积网络以矩形接收正常色彩的图像。...该数字将是三个堆叠二维矩阵之一的元素。图像体由这些二维矩阵一起构成。 这些数字是输入卷积网络的最初原始感官特征，卷积网络意在上述数字中寻找显著信号，从而更精确地对图像进行分类。...这96种图案可构成96张激活映射图，生成10x10x96的新体。在下图中，我们对输入图像、内核和输出的激活映射图重新作了标明。 ? 我们刚才描述的即是卷积。可以把卷积想象为信号处理中的一种奇特乘法。...过滤器步幅即是减少维度的一种方法，另一种方法是降采样。 最大池化／降采样 卷积网络的下一层有三个名称：最大池化、降采样和二次抽样。如卷积的方法一样，将激活映射图每次一个片块地输入降采样层。
我们都知道，卷积核的作用在于特征的抽取，越是大的卷积核尺寸就意味着更大的感受野，当然随之而来的是更多的参数。...早在1998年，LeCun大神发布的LetNet-5模型中就会出，图像空域内具有局部相关性，卷积的过程是对局部相关性的一种抽取。...在GoogleNet的Inception模块里： ? 都有1*1卷积核的出现，那么它到底是做什么的？我们应该如何理解1*1卷积的原理？...举个例子，比如某次卷积之后的结果是W*H*6的特征，现在需要用1*1的卷积核将其降维成W*H*5，即6个通道变成5个通道： 如下图就是一个W*H*6的特征，而1*1的卷积核在图上标出，卷积核自身的厚度也是...w1—w6是一个卷积核的权系数，如何要计算b2—b5，显然还需要4个同样尺寸的核。
事物及其关系的复杂无边界，但人脑却有。所以，把复杂的东西，通过一定的策略，控制在能处理的范围，很有意义。 因为我是个智力普通的人，触及【上界】更加频繁，也就很早开始关注和思考这个问题。...自己设计数据结构和流程，然后实现，而不是直接看作者的实现。 看作者的实现，并和自己的对比。 这样，会更快的看明白源代码。...对数据分类，抽象数据模型 对外 API API 核心逻辑 表结构设计 以目的 —— 最终要提供的数据和操作为出发点，让整个思考过程容易且无遗漏。...面向目的，设计等价模型，减少信息量，同时和已有模型建立关联。 描述模式时，我通常想到是决策树，沿着它，能做出目前最优的选择序列，并不断用实践投喂它，然后依赖反馈进化。 总结 回顾最初的两个目的。...写到这里，我逐步理清了复杂问题的思考模式。 给同样的【普通人】一些(可能的)帮助。
这个输入输出，可以是刚好相邻的两个卷积block，也可以是跳过若干层的两个。 ? 假如，我们再进一步，将这个思想发挥到极致，会怎样？...【模型解读】resnet中的残差连接，你确定真的看懂了？ 神经网络越深，网络的能力越强，就越有可能过度学习数据集，导致过拟合。...大家应该还记得，作为第一个深层网络Alexnet网络，它提出了重要的策略dropout，对于提高模型的泛化能力非常有效。alexnet网络至今仍然可以用于很多的任务，这足以说明其鲁棒性。...考虑到这一点，densenet就同时做了两件事情，一是将网络中的每一层都直接与其前面层相连，提高特征的利用率；二是把网络的每一层设计得很窄，也就是卷积的输出通道数通常很小，只有几十，该层学习非常少的特征图并与输入...毕竟网络设计的通用思想是网络越深宽度更宽，这里做dense连接对于减小计算量更有意义。 3简单思考 人类对深度学习模型只有三个要求，运行速度快，网络模型小，性能好。
这篇文章回顾了基于TCN的解决方案的最新创新。我们首先介绍了一个运动检测的案例研究，并简要回顾了TCN架构及其相对于传统方法的优势，如卷积神经网络(CNN)和递归神经网络(RNN)。...简单回顾一下TCN Lea等人(2016)的开创性工作首次提出了用于基于视频的动作分割的时间卷积网络(tns)。...这个传统的过程包括两个步骤:第一，使用(通常)编码时空信息的CNN计算低级特征;第二，使用(通常)RNN将这些低级特征输入到一个获取高级时间信息的分类器中。这种方法的主要缺点是它需要两个独立的模型。...因果卷积在使用一维全卷积网络结构时使用。一个关键的特征是t时刻的输出只与t之前的元素进行卷积。 ?...编码器-解码器模块的解决方案可以帮助设计实际的大规模应用。 总结 在这篇文章中，我们介绍了最近的工作，包括时间卷积网络，比经典的CNN和RNN方法更好地完成时间序列任务。
我们通常做的随机裁剪，旋转，缩放等操作，就是利用了cnn强大的学习能力，制造出了各种版本的图片供其学习。为了模型的鲁棒性，需要生成大量的数据。...一句话，网络模型对于物体几何形变的适应能力几乎完全来自于数据本身所具有的多样性。 2为什么呢？ 前面我们说了问题，那为什么会这样呢？...而同样的两个3*3的卷积，右边的“不正经卷积”，则由于灵活的感受野，所覆盖的区域更大，也更匹配了目标本身的形状。 这是一个非常通用的问题，标准卷积对目标的形状感受野不够灵活，卷积的效率自然也就下降。...实际实现就是多了一个offset层，通过offset输出通道数，我们可以控制要学习的变形的种类。当然，这个通道数一定是2N的，因为要同时记录x和y方向。 4总结 做一个简单的总结，首先我们说说好处。...(3)对于复杂的任务提升效果明显，具体的实验结果指标，可以至论文中看，也可以自己训着看。 坏处主要是增加了参数量与计算量，不过这个计算量其实不大，可以通过分组进行控制。
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